
import Head from 'next/head'

<Head>
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
(function() {
  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
  var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; 
  s.parentNode.insertBefore(hm, s);
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       })();`
    }
  </script>
</Head>

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)



索引
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索引是指构造文档的方法，以便 LLM 可以最好地与它们交互。此模块包含用于处理文档的实用工具函数、不同类型的索引，以及在链中使用这些索引的示例。

在链中使用索引的最常见方式是“检索”步骤。这一步是指接受用户的查询并返回最相关的文档。我们之所以这样区分，是因为(1)索引可以用于检索之外的其他事情，(2)检索可以使用索引之外的其他逻辑来查找相关文档。因此，我们有一个“寻回者”接口的概念-这是大多数链工作的接口。

大多数时候，当我们谈论索引和检索时，我们谈论的是索引和检索非结构化数据(如文本文档)。对于与结构化数据(SQL 表等)或 API 的交互，请参阅相应的用例部分以获得相关功能的链接。LangChain 支持的主要索引和检索类型目前主要集中在向量数据库上，因此我们深入研究了这些主题的许多功能。

有关这方面的一切概述，请参阅下面的教程开始:

[开始](./indexes/getting_started)



然后，我们对四个主要组成部分进行深入研究。

文档加载程序

如何从各种源加载文档。

文字分割器

关于分割文本的抽象和实现的概述。

VectorStores

概述 Vector Stores 和 LangChain 提供的许多集成。

猎犬

检索器概述和 LangChain 提供的实现。